pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.shift#

DataFrameGroupBy.shift(periods=1, freq=None, fill_value=<no_default>, suffix=None)[源代码]#

将每个组按周期观察值进行移位。

如果传递了 freq，索引将使用周期和 freq 增加。

参数:

periodsint | Sequence[int], 默认值 1: 要移动的周期数。如果是值列表，则每个组按每个周期移动。
freqstr, 可选: 频率字符串。
fill_value可选的: 用于新引入的缺失值的标量值。

在 2.1.0 版本发生变更: 如果提供了 freq ，将引发 ValueError 。
后缀str, 可选: 如果有多个周期，则在每个移位列中添加一个字符串。否则忽略。

返回:

Series 或 DataFrame: 对象在每个组内移动。

参见

Index.shift: 索引的移位值

例子

对于 SeriesGroupBy：

>>> lst = ["a", "a", "b", "b"]
>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=lst)
>>> ser
a    1
a    2
b    3
b    4
dtype: int64
>>> ser.groupby(level=0).shift(1)
a    NaN
a    1.0
b    NaN
b    3.0
dtype: float64

对于 DataFrameGroupBy：

>>> data = [[1, 2, 3], [1, 5, 6], [2, 5, 8], [2, 6, 9]]
>>> df = pd.DataFrame(
...     data,
...     columns=["a", "b", "c"],
...     index=["tuna", "salmon", "catfish", "goldfish"],
... )
>>> df
           a  b  c
    tuna   1  2  3
  salmon   1  5  6
 catfish   2  5  8
goldfish   2  6  9
>>> df.groupby("a").shift(1)
              b    c
    tuna    NaN  NaN
  salmon    2.0  3.0
 catfish    NaN  NaN
goldfish    5.0  8.0